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双****4 2018-07-10
向量(三)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 模型应用 在模型训练后,我们可以用它做一些预测。预测下一个:我们可以用我们训练过的模型,在得知之前的 N-gram 后,预测下一个
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长度为字典大小,每个维度对应一个字典里的每个,除了这个对应维度上的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广的关键是“康乃馨”。
用****在 2018-07-10
向量(二)
N-gram神经网络模型 图2展示了N-gram神经网络模型,从下往上看,该模型分为以下几个部分: - 对于每个样本,模型输入wt−n+1,...wt−1wt−n+1,...wt−1, 输出句子第t个在字典中|V|个上的概率分布。 每个输入wt−n+1,...wt−1wt−n+1,...wt−1首先通过映射矩阵映射到向量C(wt−n+1),...C(wt−1)C(wt−n+1),...C(wt−1)。 然后所有语的向量拼成一个大向量,并经过一个非线性映射得到历史语的隐层表示: g=Utanh(θTx+b1)+Wx+b2g=Utanh(θTx+b1)+Wx+b2 其中,xx为所有语的向量拼成的大向量,表示文本历史特征;θθ、UU、b1b1、b2b2和WW分别为向量层到隐层连的参数。gg表示未经归一化的所有输出单概率,gigi表示未经归一化的字典中第ii个单的输出概率。 根据softmax的定义,通过归一化gigi, 生成目标wtwt的概率为: P(wt|w1,...,wt−n+1)=egwt∑|V|iegiP(wt|w1,...
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